Spark源码详解
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浅尝Apache Mesos
文章目录 1. Mesos是什么2. 共享集群3. Apache Mesos3.1 Mesos主节点3.2 Mesos代理3.3 Mesos框架 4. 资源管理4.1 资源提供4.2 资源角色4.3 资源预留4.4 资源权重与配额 5. 实现框架5.1 框架主类5.3 实现执行器 6. 小结参考 1. Mesos是什么 Mesos是什么，Mesos是一个…...
buuctf题目讲解-1
一眼就解密 ZmxhZ3tUSEVfRkxBR19PRl9USElTX1NUUklOR30 flag{THEFLAGOFTHISSTRING} base家族 base64 加密原理： 明文：abc 去找ascii码的二进制形式 a-->97-→01100001 （二进制为8位如果不足8位则在最左边补0至8位） b-→…...
软件测试学习之-ADB命令
ADB命令 adb工具即Android Debug Bridge（安卓调试桥） tools。它就是一个命令行窗口，用于通过电脑端与模拟器或者真实设备交互。在某些特殊的情况下进入不了系统，adb就派上用场啦！ Android程序的开发通常需要使用到一…...
Redis的入门导读（一）
目录 单机架构 分布式系统 个人总结 一.Redis的介绍 二.Redis特性 三.Redis的快原因 四.Redis的应用场景 五.Redis的总结 由于Redis和分布式系统息息相关，因此我们需要先了解一下，分布式系统！ 接下来就是分布式系统的演化过程。 单…...
H5与小程序：两者有何不同？
H5，即HTML5，是构建Web内容的一种语言描述方式，也是互联网的下一代标准，被认为是互联网的核心技术之一。HTML5是在HTML4.01的基础上进行了一定的改进后的规范，用户在使用任何手段进行网页浏览时看到的内容原本都是HTML格…...
计算机视觉、目标检测、视频分析的过去和未来：目标检测从入门到精通 ------ YOLOv8 到 多模态大模型处理视觉基础任务
文章大纲 计算机视觉项目的关键步骤计算机视觉项目核心内容概述步骤1： 确定项目目标步骤2：数据收集和数据标注步骤3：数据增强和拆分数据集步骤4：模型训练步骤5：模型评估和模型微调步骤6：模型测试步骤7：模型部署常见问题目标检测入门什么是目标检测目标检测算法的分类一阶…...
7月10日学习打卡，环形链表+栈OJ
前言 大家好呀，本博客目的在于记录暑假学习打卡，后续会整理成一个专栏，主要打算在暑假学习完数据结构，因此会发一些相关的数据结构实现的博客和一些刷的题，个人学习使用，也希望大家多多支持，有…...
鸿蒙语言基础类库：【@ohos.util.TreeSet (非线性容器TreeSet)】
非线性容器TreeSet 说明： 本模块首批接口从API version 8开始支持。后续版本的新增接口，采用上角标单独标记接口的起始版本。开发前请熟悉鸿蒙开发指导文档：gitee.com/li-shizhen-skin/harmony-os/blob/master/README.md点击或者复制转到。 T…...
freemarker生成pdf，同时pdf插入页脚，以及数据量大时批量处理
最近公司有个需求，就是想根据一个模板生成一个pdf文档，当即我就想到了freemarker这个远古老东西，毕竟freemarker在模板渲染方面还是非常有优势的。 准备依赖： <dependency><groupId>org.springframework.boot</gr…...
勇攀新高峰|暴雨信息召开2024年中述职工作会议
7月8日至9日，暴雨信息召开2024年中述职工作会议，总结回顾了上半年的成绩和不足，本次会议采用线上线下的方式举行，公司各部门管理人员、前台市场营销人员参加述职，公司领导班子出席会议。 本次述职采取了现场汇报点评的…...
C++：filter2D函数简要概述
OpenCV中的filter2D函数是一个非常强大的工具，用于对图像进行卷积操作，从而应用各种线性滤波器。这个函数能够处理图像中的每个像素，通过将其与指定的卷积核（或称为滤波器）进行卷积运算，来修改图像的特性。…...
Postman使用教程【项目实战】
目录 引言软件下载及安装项目开发流程1. 创建项目2. 创建集合(理解为：功能模块)3. 设置环境变量，4. 创建请求5. 测试脚本6. 响应分析7. 共享与协作 结语 引言 Postman 是一款功能强大的 API 开发工具，它可以帮助开发者测试、开发和调试 API。…...
微软Phi-3：小型而强大的AI模型解析与实战指南
微软Phi-3：小型而强大的AI模型解析与实战指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展，小型而高效的AI模型逐渐成为研究与应用的新热点。微软研究院推出的Phi-3系列模型，以其卓越的性能和高效的成本效益，在AI领域引起了广泛关注。本文…...
Python 获取 SQL 指纹和 HASH 值
前言 本文介绍一个提取 SQL 指纹的方法，就是将 SQL 语句的条件转换为 ？可用于脱敏和 SQL 聚类分析的场景。 1. 工具安装 这里用到的工具，就是 pt 工具集中的 pt-fingerprint 含在 Percona Toolkit 中，安装方法可参考 Percona T…...
基于OpenCv的快速图片颜色交换，轻松实现图片背景更换
图片颜色更换 图片颜色转换 当我们有2张图片，很喜欢第一张图片的颜色，第2张图片的前景照片，很多时候我们需要PS进行图片的颜色转换，这当然需要我们有强大的PS功底，当然小编这里不是介绍PS的，我们使用代码完全可以代替PS 进行图片的颜色转换 图片颜色转换步骤： 步骤…...
在Linux下直接修改磁盘镜像文件的内容
背景 嵌入式Linux系统通常在调试稳定后，会对磁盘（SSD、NVME、SD卡、TF卡）做个镜像，通常是.img后缀的文件，以后组装新设备时，就将镜像文件烧录到新磁盘即可，非常简单。 这种方法有个不便之处&a…...
ASP.NET Core----基础学习03----开发者异常页面 MVC工作原理及实现
文章目录 1. 开发者异常页面(1)Startup.cs 页面的基础配置(2)自定义显示报错代码的前后XX行 2. MVC 的原理3. MVC 的实现4.默认路由路径5.返回Json字符串 1. 开发者异常页面 (1)Startup.cs 页面的基础配置 namespace ASP.Net_Blank {public class Startup{private readonly IC…...
jvm 07 GC算法，内存池，对象内存分配
01 垃圾判断算法 1.1引用计数算法 最简单的垃圾判断算法。在对象中添加一个属性用于标记对象被引用的次数，每多一个其他对象引用，计数1， 当引用失效时，计数-1，如果计数0，表示没有其他对象引用，…...
ComfyUI入门教程
本文主要介绍了通过源码运行comfyui，默认例子介绍，节点管理器的使用，以及界面汉化。可多参考开源工作流，多加实践，从而掌握comfyui操作。 1.源码运行comfyui 执行命令python main.py如下： 安装numpy 1.x最…...
【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览：三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要 拍照搜题系统采用“三层管道（多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染）、两级检索（倒排 BM25 向量 HNSW）并以大语言模型兜底”的整体框架： 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后，分别用…...
7.4.分块查找
一.分块查找的算法思想： 1.实例： 以上述图片的顺序表为例， 该顺序表的数据元素从整体来看是乱序的，但如果把这些数据元素分成一块一块的小区间， 第一个区间[0,1]索引上的数据元素都是小于等于10的， 第二…...
利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关
一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令： return <value>;在收到客户端连接后，立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量（如 $time_iso8601、$remote_addr 等）&a…...
树莓派超全系列教程文档--(61)树莓派摄像头高级使用方法
树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源： http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作，无需更改相机配置。但是，一…...
LeetCode - 394. 字符串解码
题目 394. 字符串解码 - 力扣（LeetCode） 思路 使用两个栈：一个存储重复次数，一个存储字符串 遍历输入字符串： 数字处理：遇到数字时，累积计算重复次数左括号处理：保存当前状态&a…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强，React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 （1）使用React Native…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE ： https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA，它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
JUC笔记(上)-复习 涉及死锁 volatile synchronized CAS 原子操作
一、上下文切换 即使单核CPU也可以进行多线程执行代码，CPU会给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片非常短，所以CPU会不断地切换线程执行，从而让我们感觉多个线程是同时执行的。时间片一般是十几毫秒(ms)。通过时间片分配算法执行。…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码： prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
RNN避坑指南：从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程
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